请给我一个解决地名歧义的Python代码示例，要求使用机器学习的方法，数据是结构化数据

好的，针对你的问题，我可以提供以下Python代码示例，使用机器学习方法解决地名歧义问题：

# 导入需要的库和模块
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 读取结构化数据
data = pd.read_csv('locations.csv')
X = data['location']
y = data['label']

# 将地名转化为向量形式
vectorizer = CountVectorizer()
X_vec = vectorizer.fit_transform(X)

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_vec, y)

# 输入要查询的地名
query = input('请输入地名：')

# 对查询地名进行向量化
query_vec = vectorizer.transform([query])

# 预测地名所属类别
pred = clf.predict(query_vec)

# 根据预测结果输出答案
if pred[0] == 'city':
    print('该地名为城市名')
elif pred[0] == 'province':
    print('该地名为省份名')
else:
    print('未知类别')

以上代码中，我们使用 sklearn 库中的 CountVectorizer 类将地名转换为向量形式，再使用朴素贝叶斯模型进行训练和预测。用户输入要查询的地名后，程序会自动返回该地名所属类别，包括城市名、省份名或未知类别等。